Flesh机器人使用分布在人体表面的多感官机械感受器阵列编码各种触觉信息，包括变形，温度，振动和损伤刺激。目前，软传感器能够检测一些触觉刺激，但由于缺乏编码，在类似于人类成人（表面积约17，000平方厘米）的尺度上，全身多模态感知仍然是人工智能的挑战。需要这种编码来减少将大量信息发送到处理器所需的布线。我们创造了一种机器人肉体，可以进一步开发用于这些代理。这种工程肉是一种光学的弹性基质，带有可拉伸的导光，可将触觉刺激编码为光：由于热致变色染料而变为波长，由于机械变形而变为强度。通过利用本构材料的光学特性并使用机器学习，我们从图像传感器读取的光中推断出时空触觉信息。我们在各种组件中演示了我们的系统在各种组件中的能力，以估计温度，接触位置，法向和剪切力，手势以及来自整个触觉传感器的光的时间快照的损伤，误差<5%。
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